【LeetCode: 119. 杨辉三角 II | 动态规划】

Vue3+Element Plus:构建现代化后台管理系统的核心布局实践 本文详细介绍了使用Vue3和Element Plus构建现代化后台管理系统的核心布局实践。从开发环境搭建到核心布局设计,再到动态菜单与路由集成,提供了完整的解决方案和优化技巧。特别适合需要快速开发高效、响应式后台系统的开发者,通过实战案例展示了如何提升开发效率和系统性能。 阅读详情

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🚩 题目链接

⛲ 题目描述

给定一个非负整数 numRows,生成「杨辉三角」的前 numRows 行。

在「杨辉三角」中,每个数是它左上方和右上方的数的和。

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示例 1:

输入: numRows = 5
输出: [[1],[1,1],[1,2,1],[1,3,3,1],[1,4,6,4,1]]
示例 2:

输入: numRows = 1
输出: [[1]]

提示:

1 <= numRows <= 30

进阶:

你可以优化你的算法到 O(rowIndex) 空间复杂度吗?

🌟 求解思路&实现代码&运行结果


⚡ 动态规划

🥦 求解思路
  1. 先格式化杨辉三角的格式,杨辉三角的每一排左对齐,每一排的第一个数和最后一个数都是 1,其余数字,等于左上方的数,加上正上方的数。
  2. 该算法需要将空间复杂度优化到到 O(rowIndex) ;
  3. 可以一行一行地计算杨辉三角。每当我们计算出第 i 行的值,我们就可以在线性时间复杂度内计算出第 i+1 行的值。
  4. 具体实现代码如下所示:
🥦 实现代码
class Solution {
    public List<Integer> getRow(int rowIndex) {
        List<Integer> pre = new ArrayList<>();
        List<Integer> cur = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i <= rowIndex; i++) {
            cur = new ArrayList<>();
            for (int j = 0; j <= i; j++) {
                if (j == 0 || j == i) {
                    cur.add(1);
                } else {
                    cur.add(pre.get(j - 1) + pre.get(j));
                }
            }
            pre = cur;
        }
        return cur;
    }
}
🥦 运行结果

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💬 共勉

最后,我想和大家分享一句一直激励我的座右铭,希望可以与大家共勉!

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基于MATLAB的最大重叠离散小波变换(MODWT)算法详解 最大重叠离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform, MODWT)是DWT的重要改进形式,由Percival和Walden等人在20世纪90年代系统提出并完善。MODWT通过消除下采样操作,采用样本平移不变的分解方式,解决了DWT的多个固有缺陷。MODWT的核心创新在于取消下采样环节。与DWT每级分解后对滤波输出进行二分下采样不同,MODWT在每一级都使用相同的滤波器,但通过插入零值的方式调整滤波器系数,保持每级系数数量与原始信号相同。 阅读详情

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